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#MLOps
3개의 포스트
기술넷플릭스LLM 서빙
2026.07.28넷플릭스는 왜 LLM을 직접 서빙하는가 (1부): '그냥 API 쓰면 되잖아'에 대한 대답
2026년 7월, 넷플릭스가 자사 LLM 서빙 스택을 공개했다. 요약하면 '우리는 OpenAI API를 쓰지 않는다. 모델 배포부터 추론까지 전 과정을 우리 손으로 굴린다'이다. 대부분의 회사가 API 한 줄로 끝내는 시대에, 넷플릭스는 왜 굳이 인프라를 통째로 짊어졌을까? 이 특집 1부는 그 '왜'를 추천 시스템의 역사부터 2026년 인퍼런스 경제학까지 따라가며 답한다.
코어닷투데이23분
인사이트DXCI/CD
2026.04.13한 번 만들고 끝이 아니다 — DX를 위한 자동화와 운영의 기술
DX 전문가 로드맵 7편 — DX는 '한 번 만들고 끝'이 아니라 '계속 돌아가야' 한다. 2009년 Flickr의 'Dev and Ops' 발표에서 시작된 DevOps 혁명부터 2026년 AI 기반 자율 운영까지. CI/CD, 모니터링, MLOps, DataOps — 자동화와 운영의 기술을 총정리한다.
코어닷투데이70분
인사이트기업 AIAI 스케일링
2026.01.10기업 AI 스케일링: 95%가 파일럿에서 멈추는 이유, 그리고 5%의 비밀
90%의 기업이 AI를 도입했지만, 95%가 파일럿에서 멈춘다. CEO의 56%는 AI에서 '아무것도' 얻지 못했다고 말한다. 무엇이 잘못된 것인가 — 실패 패턴, 성공 공식, 그리고 2026년에 달라져야 할 것들.
코어닷투데이12분